Current efforts on the optimization of the two-stage cultivation of microalgae using stress-induced lipid accumulation have mostly focused only on the lipid induction stage. Although recent studies have shown that stress-induced lipid accumulation is affected by the physiological status of the cells harvested at the preceding cultivation stage, but this issue has hardly been examined hitherto. In spite of the advantages of stress-induced lipid accumulation, it is an imperfect technique that has a stress control problem that might become a greater risk when the significant variabilities in the final quality of biomass exit in outdoor cultivation. However, if the amount of lipid induction can be effectively controlled despite the variations in the incubation condition and raw material consumed, the lipid induction can be worthy of consideration. Thus, such a study needs to be carried out in a systematic way in order to induce lipid accumulation in a consistent and predictable manner regard for variances seen at the cultivation stage.
In this dissertation, a predictive model to estimate lipid accumulation using salt stress is developed. The model is designed to use both the physiological status of microalgae and salt stress as variables simultaneously so that the predictive model could determine the appropriate salinity stress according to the physiological status. Thus, the objectives of this dissertation are 1) identifying appropriate measurable proxy variables for the cell's physiological status strongly related to the lipid induction result including growth phase and 2) developing a predictive model for the estimation of the lipid induction in consideration of both the selected proxy variables and the stress condition of the lipid induction stage. 3) Finally, based on the developed model, developing an operational strategy for optimal lipid induction of microalgae in two-step cultivation.
First, identification significant proxy variables for the physiological status affecting salt stress-induced lipid accumulation was performed. In addition, a practical guideline to harvest for optimal lipid accumulation was suggested when the measurement is limited. Finally, a predictive model to estimate lipid accumulation was developed using machine learning technique. In conclusion, the results show that the appropriate balance of energy storage mechanism using photosynthesis is necessary to achieve optimal lipid induction, and this balance can be indirectly monitored using the proxy variables for the photosynthetic ability of microalgae.
스트레스 유발 지질 축적을 이용한 미세조류 2단계 배양의 최적화에 대한 현재의 연구는 대부분 지질 유도 단계에만 집중되어있다. 최근 연구에 따르면 스트레스 유발 지질 축적은 이전 배양 단계에서 수확 한 세포의 생리학적 상태에 영향을 받는 것으로 나타났지만, 이 문제는 지금까지 거의 연구가 진행되지 않았다. 스트레스에 의한 지질 축적의 여러가지 장점에도 불구하고, 외부 배양에서 바이오 매스의 최종 품질에 변화가 일어나면 지질유도량이 변하고, 최악의 경우 지질유도를 위해 추가비용을 소모했음에도 비용보다 지질유도량이 적어질 수 있다. 이 경우 이익보다 더 큰 위험이 될 수 있기 때문에, 현재의 스트레스 유발 지질 축적은 미세조류의 생리학적 상태에 따라 스트레스를 제어해야 하는 문제를 가지고 있는 불완전한 기술이다. 그러나, 배양 조건 및 배양에 사용된 영양분의 변화에도 불구하고 지질 유도량이 효과적으로 제어 될 수 있다면, 지질 유도는 그 가치가 매우 높다고 할 수 있다. 따라서, 상업화를 위해서 배양 단계에서 발생하는 변화에 대응하여 일관되고 예측 가능한 방식으로 지질 축적을 유도할 수 있어야 하며, 이를 위해 체계적인 방식으로 연구가 수행 될 필요가 있다.
본 박사학위 연구에서는 염도 스트레스를 사용하여 지질 축적을 예측할 수 있는 예측 모델을 개발하였다. 모델은 미세조류의 생리학적 상태에 따라 제공되어야 할 적절한 염분 스트레스를 결정할 수 있도록, 미세조류의 생리학적 상태와 염도 스트레스 조건을 변수로 동시에 고려하도록 설계되었다. 따라서, 본 연구의 목적은 1) 측정 가능한 변수들 중에서 지질 유도 결과와 밀접하게 관련된 세포의 생리학적 상태를 간접적으로 표현할 수 있는 대리 변수를 식별하고 2) 선택된 대리 변수와 스트레스 조건을 동시에 고려하여 지질 유도량의 추정을 위한 예측 모델을 개발하는 것이다. 3) 마지막으로 이러한 개발된 모델을 바탕으로 최적의 지질 유도를 위한 2단계 배양 운영전략을 개발하는 것이다.
먼저, 염도 스트레스 유발 지질 축적에 영향을 미치는 생리학적 상태에 대한 중요한 대리 변수를 확인하였다. 또한, 측정이 제한 되는 경우 최적의 지질 축적을 위한 실용적 수확 지침이 제안되었다. 마지막으로, 기계 학습 기법을 활용하여 지질 축적량을 추정하는 예측 모델이 개발되었다. 결론적으로, 최적의 지질 유도를 달성하기 위해서는 광합성을 이용한 에너지 저장 메커니즘의 적절한 균형이 필요하며, 이 균형은 미세 조류의 광합성 능력에 대한 대리 변수를 사용하여 간접적으로 모니터링 될 수 있음을 밝혔다.
